基于嵌入式系统的内燃机车油耗仪的设计

介绍内燃机车燃油消耗管理的重要性,分析基于嵌入式系统的内燃机车油耗仪的工作原理,构建此油耗仪的嵌入式硬件,设计此油耗仪器的燃油流量和温度等采集模块.应用嵌入式移动数据库对采集数据进行管理以方便分析.在嵌入式平台验证了此油耗仪的可靠性和可行性.     

基于LM BP算法的隧道爆破振动灾害预测的应用

为了对隧道爆破振动灾害的危险状态进行有效地预测,实验采用基于Levenberg Marquardt（LM）算法改进的BP算法,建立以实测隧道爆破掏槽眼装药量、爆心距和爆破振速为主要爆破影响因素的神经网络模型,对振速进行预测分析,预测结果与实测数据吻合良好;继而引用GB 6722-2014《爆破安全规程》所规定的临界安全振速反向预测掏槽装药量,通过反向预测计算得出满足安全振速要求的临界掏槽装药量。预测结果表明： LM BP算法相比传统的经验模型在振速预测上表现更好,通过反向的预测运算,能有效预知临界装药参数,对爆破振动安全预测及控制有积极的意义。     

水上交通安全监管系统设计及应用的思考

以海事安全监管应用为背景,结合 GIS 和移动通信技术,提出建立水上交通安全监管系统,实现面向多用户、多应用的水上安全动态监控及预警综合服务平台。      

公交到站时间预测研究现状与发展趋势

实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间.通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型.对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较.分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题.      

Multi-agent model predictive control of signaling split in urban traffic networks

The operation of large dynamic systems such as urban traffic networks remains a challenge in control engineering to a great extent due to their sheer size, intrinsic complexity, and nonlinear behavior. Recently, control engineers have looked for unconventional means for modeling and control of complex dynamic systems, in particular the technology of multi-agent systems whose appeal stems from their composite nature, flexibility, and scalability. This paper contributes to this evolving technology by proposing a framework for multi-agent control of linear dynamic systems, which decomposes a centralized model predictive control problem into a network of coupled, but small sub-problems that are solved by the distributed agents. Theoretical results ensure convergence of the distributed iterations to a globally optimal solution. The framework is applied to the signaling split control of traffic networks. Experiments conducted with simulation software indicate that the multi-agent framework attains performance comparable to conventional control. The main advantages of the multi-agent framework are its graceful extension and localized reconfiguration, which require adjustments only in the control strategies of the agents in the vicinity.     

基于交通事故深度调查数据的行人头部损伤特征研究

基于未来出行交通事故场景研究 （Future Mobile Traffic Accident Scenario Study,FASS） 数据库中135例人车碰 撞事故深度调查数据,对造成行人头部损伤的来源及车速对头部损伤来源的影响进行了统计分析。采用Spearman相关系 数检验法,建立了车辆速度区间与头部平均 MAIS 的回归模型。结果表明,行人头部致伤物主要来源于车辆,占比约 58%,其次为地面,占比约40%。行人事故中,碰撞车速对行人头部损伤来源的分布情况有一定的影响,当车速低于30 km/h时,行人头部损伤主要来源为地面,当车速为 ［30,50］ km/h时,车辆和地面对行人头部造成的损伤风险相近,当 车速高于 50 km/h时,行人头部损伤主要致伤物来源为车辆。因此,在进行交通损伤流行病学研究、交通损伤事故数据 库构建时,特别是在中低速碰撞中,应重视地面对头部造成损伤的风险。     

便携式脉冲输出模块测试仪

介绍了便携式脉冲输出模块测试仪的原理和主要电路设计思想。现场应用表明,该测试仪携带方便,测试准确、可靠,方便现场对电力机车脉冲输出模块的检修。     

电力机车主变流器故障智能诊断系统

对电力机车主变流器的输出电压波形采用能量分布特征提取方法和优化BP算法,提出了基于小波变换和BP神经网络的主变流器故障智能诊断系统。利用该系统对变流器整流元件的开路故障进行了故障诊断仿真,验证了该智能诊断系统的准确性和有效性。     

红外轴温探测设备周检指标自动监测系统的设计

红外线轴温探测设备监测机车行走部位故障前兆的急剧温升,监控红外线轴温探测设备的工作状态关系到整个铁路干线的安全运行,本文介绍了针对红外轴温探测和铁路监控的特点设计实现的自动监测系统。     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.